import tensorflow as tf

#定义隐藏层参数，每个w变量是一个tensor(可以当成是n*m的数组，n表示上一层结点个数，m表示本层结点个数)表示上一层与本层的连接权重,这里先随机定义权重
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,2], stddev=1))
 
#定义存放输入数据的地方，也就是x向量,这里shape为前一个传入训练的样本个数，后面出入每个样本的维度大小
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name="input")
#矩阵乘法
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)
 
with tf.Session() as sess:
  #新版本好像不能用这个函数初始化所有变量了
  init_op=tf.initialize_all_variables()
  sess.run(init_op)
  #feed_dict用于向y中的x传入参数，这里传入3个，则y输出为一个3*1的tensor
  print(sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.9],[1.0,1.5],[2.1,2.3]]}))

